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《白话深度学习与TensorFlow》——3.2 与其他框架的对比

3.2 与其他框架的对比 1)?TensorFlow:深度学习最流行的库之一,是谷歌在深刻总结了其前身 DistBelief 的经验教训上形成的;它不仅便携、高效、可扩展,还能在不同计算机上运行:小到智能手机,大到计算机集群;它是一款轻量级的软件,可以立刻生成你的训练模型,也能重新实现它;TensorFlow有强大的社区、企业支持,因此它广泛用于从个人到企业、从初创公司到大公司等不同群体。2)?Caffe:卷积神经网络框架,专注于卷积神经网络和图像处理,是用C++语言写成的,执行速度非常快。3)?Chainer:一个强大、灵活、直观的机器学习Python软件库,能够在一台机器上利用多个GPU,由深度学习创业公司Preferred Networks开发,在Github上有相当数量的项目;Chainer 的设计基于“define by

“明明白白我的心” 语音交互成无人驾驶汽车刚需

试想,如果有一天人类与机器人对话,会使用什么方式?尤其是当人类指挥一个车型机器人行驶在道路上的时候,是用计算机语言不断给机器人输入代码,还是只是简单地使用人类最熟悉的交互方式——人类语言?答案显而易见。 语音交互成自动驾驶汽车刚需 与传统汽车不同,目前被热议的自动驾驶汽车从本质上看相当于智能化机器人,只是智能程度不同。作为智能程度最高的无人驾驶汽车,即完全自动驾驶汽车,必须具有看、听、说、思考、决策、行动的能力,在城市道路等复杂环境中,这些能力将直接决定无人车的使用体验,甚至是使用者的生命安全。 目前,全球有多家专注于研究自动驾驶技术的公司,百度的无人驾驶汽车项目起步于2013年,由百度研究院主导研发,其核心技术是百度大脑。到2016年7月底,百度自动驾驶技术专利的申请数量超过350项,包括无人车的智能感知与控制、智能检测与定位、高精地图、语音和图像处理、机器学习、无人车测试等国际领先技术。 在这些技术储备中,良好的人车交互是无人驾驶汽车与用户接触的第一步。而在复杂的行车环境中,其他的交互模式都不如语音交互来得自然、顺畅,符合人类使用习惯——用耳朵听来做信息的输入,用嘴巴说来做信息的输...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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